Extended Kalman Filter를 사용하여 분석해야 할 시스템은오른쪽 fig.2와 같다. 이를matrix로 표현한 것이 fig.3이다.측정에 관한 equation은 fig.4와같이 나타낼 수 있다. fig.5는 x의 구성성분을 보여주고 있다.x는 2개의 직교 좌표와 각 방향으로의 속도 그리고 turing rate를 구성요소로 가지고 있다.본 simulation을 통하여 비행기의 실제 위치(x)와 추정치(z)를 q와 r를 바꾸어 가면서 plot하여 EKF의 성능을 확인하는것이 목표이다.<중 략>% Measurement update[z1,H]=jaco(h,x1);tmp=P*H`; % for frequently used term sigmaK=tmp*inv(H*tmp+R); % Kalman gainx=x1+K*(z-z1); % meanP=P-K*tmp`; % variance% Measurement update : from internet%R=chol(H*tmp+R); % Cholesky factorization%U=tmp/R; % K=U/R`%x=x1+U*(R`(z-z1)); % mean%P=P-U*U`; % variance updatefunction [z,A]=jaco(f,x)z=f(x);n=numel(x);